[发明专利]基于图表示学习和深度强化学习的知识推理方法及装置在审
| 申请号： | 202110928277.0 | 申请日： | 2021-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN113780002A | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 赵刚;宋浩楠;王兴芬 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人： | 路远 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图表示学习和深度强化学习的知识推理方法及装置。所述方法包括：构建关系图神经网络模型，将知识图谱数据输入到所述模型，根据输入数据的不同关系类别提取知识的图拓扑结构信息和语义信息；以提取的信息为基础，构建强化学习模型，通过强化学习智能体和环境的交互进行知识推理，输出推理结果。由于图表示学习后的知识向量含有丰富的以关系类别为主的图拓扑信息和语义信息，提供了强大的单步推理信息，而强化学习推理过程中，通过智能体和环境不断地交互进行多步推理，因此，本发明基于图表示学习和强化学习的推理方法，通过将单步推理和多步推理互补结合，可提高推理效率、增强推理的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图表 学习 深度 强化 知识 推理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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